torch.Tensor.to_sparse_csc

Tensor.to_sparse_csc() → Tensor

Преобразует тензор в формат хранения со сжатием по столбцам (CSC). За исключением тензоров со страйдовым представлением, метод работает только с двумерными тензорами. Если self имеет страйдовое представление, можно указать число плотных измерений, и будет создан гибридный CSC-тензор с dense_dim плотными измерениями и self.dim() - 2 - dense_dim пакетным измерением.

Параметры:

dense_dim (int, необязательный) – Число плотных измерений результирующего CSC-тензора. Этот аргумент следует использовать только в том случае, если self — тензор со страйдовым представлением. Значение должно находиться в диапазоне от 0 до размерности тензора self минус два.

Пример:

>>> dense = torch.randn(5, 5)
>>> sparse = dense.to_sparse_csc()
>>> sparse._nnz()
25

>>> dense = torch.zeros(3, 3, 1, 1)
>>> dense[0, 0] = dense[1, 2] = dense[2, 1] = 1
>>> dense.to_sparse_csc(dense_dim=2)
tensor(ccol_indices=tensor([0, 1, 2, 3]),
       row_indices=tensor([0, 2, 1]),
       values=tensor([[[1.]],

                      [[1.]],

                      [[1.]]]), size=(3, 3, 1, 1), nnz=3,
       layout=torch.sparse_csc)